| 研究課題/領域番号 |
15K07646
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
多田 明夫 神戸大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (00263400)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 定期調査 / 重点的サンプリング / 面源 / 流出負荷量 / 自動採水機 / LQ式 |
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| 研究実績の概要 |
平成27年度は、既存の水質データをもとに、面源からの流出負荷量の不偏推定を行う方法を開発した．面源からの流出負荷量は流量の連続観測値と、少数の水質濃度データから不偏推定を行うことが可能である．この際、べき乗型LQ式等のモデルによる瞬間流出負荷量の推定値とその推定値の大きさに比例したサンプリング（重点的サンプリング法、IS法）を必要とする．この結果、IS法ではLQ式を決定するための調査とそれをもとにIS法として行うサンプリングの二段階サンプリングを必要とする．これが、我々の開発した重点的サンプリング法に基づく負荷量推定法であるが、これを重点的サンプリング法以外の方法で収集されたあらゆるデータにも適用できる方法、すなわち事後IS法として開発した．
事後IS法では、事前調査を必要としない、手持ちの標本集団のみでIS法を実行する．まず手持ちの定期調査などで得られたデータから、べき乗型LQ式を決定する．次にこの式と連続観測された流量から、対象期間内の相対積算推定流出負荷量値(0、1]を構成する．次に、実際の採水時刻データをもとに、実際のデータの相対積算推定負荷量の値の数列を作成する．この数列が(0、1]内での一様乱数となっていれば、この標本から直ちに不偏推定量が得られるが、通常そうはなっていない．このため、Anderson-Darling検定量を用いて、数列がある危険率で一様乱数列と見なせるようになるまで、数列の要素を取捨選択していく．そうして残された数列をもとにして、負荷量の点推定と区間推定を実行する．これが事後IS法の概要である．
この方法を２００９～２０１１年度の奈良県で得られた高頻度溶存水質データと２０１２～２０１４年度の高頻度SSデータに対し適用したところ、概ね不偏な推定量と（信頼区間の被覆確率は課題となる傾向があるが）適切な区間推定結果を得ることができた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は、過去の高頻度データに基づく推計手法の開発と、自動採水機を用いた新たな現地調査による効率的な標本採取法の開発の二本の柱からなる．手法の開発に関しては、予定通りの成果を得たばかりではなく、信頼区間の被覆確率が信頼水準よりも課題となる理論的原因の究明を実現した．後者の自動採水と水質分析については、２０１５年１０月より、奈良県五条市の山林流域において、２日に１回のサンプリングと一定積算流量で５ｍｍおきの採水・分析（窒素、リン、ＣＯＤ、溶存イオン類、溶存ケイ酸、電気伝導度、ＳＳ等計19項目）と濁度計による10分間隔の濁度観測を実施しており、着実なデータの蓄積を測っている．以上のデータ収集システムのもとで、重み付き回帰を導入したより精度の高い負荷量推定法の開発にも目処がついており、研究は当初見込みより大きく進捗している．一方で予定よりも論文報告が遅れ気味のため、全体としての進捗状況は概ね順調としている．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成28年度は、まず現地観測を継続し、最低でも連続１年間のデータを収集・蓄積する．これまでの研究成果より、流出負荷量の区間推定幅はLQ式の残差分散とデータ数に依存することがわかっている．またデータ取得のタイミングは、実質上流量データとLQ式の指数パラメータにより決定される．従って、最終的に必要なデータの確からしさ（例えば９５％信頼区間の幅、あるいはその上下限の信頼限界）を目的数値として、残差分散を条件とした必要データ数を決定可能で有り、それをもとにサンプリング計画を立てることが可能となる．まずこの手続きをマニュアル化して、現地調査法を確立する．
さらに、特定の水質項目に限定しない現地調査法としては、一定積算流量毎の採水を水死要しており、これもやはりマニュアル化と数値シミュレーションによるサンプリングの設計が可能である．これについて検討を進める．
解析面でのもう一つの大きな課題として今年の成果より現れたのは、負荷量の信頼区間幅を減少させる方法ある．平成28年度はこの点について特に注目しつつ研究を進める．負荷量の信頼区間幅は同一標本数であればLQ式の残差分散で決定される．この値を小さくする個tができれば、より信頼区間幅は小さくできる．この観点から、重み付き回帰によりLQ式を適用することで、より不偏かつバラつきの小さな推定を行うことが可能なことがわかった．ただしこれにはIS法による収集データに併せて、定期的なサンプリングデータも
必要とする．現段階の過大は、その様なデータを最低どれだけ集めれば良い推定ができるか、という点にある．データが少なすぎると推定量が不安定となるためである．この適用範囲について、理論的・解析的検討を加え、このLQ式の分散減少法を完成させる．
平成29年度は、以上の成果をもとに学会発表や論文報告を中心として、成果公表とプログラム公開に特に注力する計画である．
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